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Mapieは、Scikit-learn互換のPythonパッケージであり、回帰および分類モデルにおける予測の不確実性を定量化するためのコンフォーマル予測手法を提供する。モデルに依存しない汎用的なアプローチを採用しており、容易にScikit-learnのモデルにラップすることが可能である点で高い利便性を持つ。特に、スプリットコンフォーマル予測やクロスバリデーションを用いた手法を通じて、理論的に保証された予測区間や予測集合を提供することができる。医療、金融、エンジニアリングなどの分野において、予測の信頼性やリスク管理が重要視される状況での適用が広がっており、例えば診断結果の信頼区間の提示や金融市場におけるリスク評価において有用性を発揮している。これらの特性により、MAPIEは多くの応用において信頼性の高い予測を実現するための強力なツールとなっている。
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